Projeto Determinação de Tamanho de Grãos¶

#nbi:hide_in
#Bibliotecas
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from io import BytesIO
from PIL import Image
from IPython.display import FileLink

import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact
import nbinteract as nbi
import time

show = True
binder = True
n_real = 0

#nbi:hide_in
def getCircle(n):
    '''kernel has size NxN'''
    # xx and yy are 200x200 tables containing the x and y coordinates as values
    # mgrid is a mesh creation helper
    xx, yy = np.mgrid[:n,:n]
    # circles contains the squared distance to the (100, 100) point
    # we are just using the circle equation learnt at school
    circle = (xx - np.floor(n/2)) ** 2 + (yy - np.floor(n/2)) ** 2
    circle = circle<=np.max(circle)*.5
    circle = np.uint8(circle)
    return circle

#Função de processamento principal
def processing(img, parameters):
    '''
    parameters:
    0 thresholdType = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C or cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
    1 blockSize = 99-299
    2 constant = 0-20
    3 kernelSize = [3-7]
    4 openingIt = 0-2
    5 erosionIt = 0-5
    6 contourMethod = cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE or cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 or cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 
    7 minArea = 15-50
    
    return img_contours, img_borders, img_colored, resultado, erro
    '''
    #Default parameters
    if parameters == None:
        parameters = [0,199,3,3,0,3,0,20]
    
    #Transformação do vetor de parâmetros em variáveis com nomes informativos
    if parameters[0] == 0: thresholdType = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
    if parameters[0] == 1: thresholdType = cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
    blockSize =  parameters[1]
    constant =   parameters[2]
    kernelSize = parameters[3]
    openingIt =  parameters[4]
    erosionIt =  parameters[5]
    if parameters[6] == 0: contourMethod = cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    if parameters[6] == 1: contourMethod = cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1
    if parameters[6] == 2: contourMethod = cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
    minArea =    parameters[7]
    
    #Conversão de uma imagem para outro sistema de cores
    img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #Adaptivo
    img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, thresholdType, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, constant) 

    #Fechamento   
    kernel = getCircle(kernelSize)
    img_open = cv2.morphologyEx(img_thresh,cv2.MORPH_CLOSE,kernel, iterations = openingIt)
    img_open = cv2.erode(img_open, kernel, iterations=erosionIt)

    #Desenhando borda na imagem
    y,x = img_open.shape
    color = 0
    img_open[:,   0] = 0; img_open[:, x-1] = 0; img_open[0,   :] = 0; img_open[y-1, :] = 0

    #Gerando Lista de Contornos
    cv2MajorVersion = cv2.__version__.split(".")[0]
    if int(cv2MajorVersion) >= 4:
        contours, _= cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, contourMethod)
    else:
        _, contours, _ = cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, contourMethod)

    #Ordenando Lista de Contornos de acordo com a área
    contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)

    #Selecionando apenas contornos cuja área é maior que algum valor
    contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c)>minArea]

    #Desenhando Contornos na imagem original
    verde = (0,255,0)
    img_contours = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, verde, 3)

    #Separando grãos das bordas
    faixa = 3
    n_borda = 0
    img_borders = np.int32(np.ones(img.shape))
    red = [0,255,0]
    blue = [255,0,0]
    for c in contours:
        (x_ini,y_ini,w,h) = cv2.boundingRect(c)
        x_end = x_ini+w; y_end = y_ini+h
        y_img, x_img = img_thresh.shape

        if 0<x_ini<faixa or 0<y_ini<faixa or x_img-faixa<x_end<x_img or y_img-faixa<y_end<y_img:
            n_borda +=1
            random_red = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
            random_red[0] = 255
            img_borders = cv2.fillPoly(img_borders, [c], random_red)
        else:
            random_blue = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
            random_blue[1] = 255
            img_borders = cv2.fillPoly(img_borders, [c], random_blue)

    #Preenchendo contornos
    img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
    img_out = img.copy()
    for c in contours:
        random_color = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
        img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_color)
        img_out = cv2.drawContours(img_out, [c], -1, random_color, 3)
    
    #resultados
    resultado = len(contours)-round(n_borda/2)
    
    return img_contours, img_borders, img_colored, img_out, resultado

#nbi:hide_in
#Upload da imagem
uploader = widgets.FileUpload()
display(uploader)

#nbi:hide_in
#Conversão da imagem e display inicial
img = np.ones([5,5])
def convert(mostrar):
    global img
    if mostrar:
        [uploaded_file] = list(uploader.value)
        binary = uploader.value[uploaded_file]['content']
        img = Image.open(BytesIO(binary))
        img = np.asarray(img)
        
        plt.figure(figsize=(10,10))
        plt.axis('off')
        plt.imshow(img, 'gray')
        return plt.show()
    else:
        return 0
interact(convert, mostrar=(0,1));

#nbi:hide_in
#Processamento principal
img_out = img.copy()
def results(mostrar):
    global img,img_out
    if mostrar:
        img_contours, img_borders, img_colored, img_out, resultado = processing(img, [1, 191, 3, 5, 0, 2, 0, 41])
        
        print("Resultado = {} grãos contados".format(resultado))
        if n_real>0: print("Erro = {} grãos".format(erro))
        
        plt.figure(figsize=(10,10))
        plt.axis('off')
        plt.imshow(img_out, 'gray')
        return plt.show()
    else:
        return 0
interact(results, mostrar=(0,1));